본 논문에서는 3D 점집합으로부터 3D 메쉬를 생성하는 효율적인 기법을 소개한다. 대표적인 3D 삼각화 방법으로 3D Delaunay 삼각화 기법이 있으나 물체의 표면만을 고려한 메쉬 생성을 위한 방법으로 비효율적인 측면이 있다. 본 논문에서는 적은 계산량으로 물체의 표면 메쉬를 생성하는 기법을 소개한다. 물체의 각 영역을 분할하고 각 영역에 대해서 2D Delaunay 삼각화를 적용하여 3D 메쉬 구조를 얻는다. 3차원 점 집합에 대해 OBB를 계산하고 이를 기준으로 점집합을 다양한 각도에서 자르고 각 부분 점집합에 대해서 2D Delaunay 삼각화를 실시한다. 절단하는 각도의 간격이나 폭은 원래의 3D 점집합에서의 가장 가까운 이웃점들까지의 평균 거리를 이용하여 결정하도록 하였다. 후처리 과정으로 삼각 분할과정에서 잘못된 에지의 연결을 제거함으로써 객체의 삼각 분할 결과를 향상시킨다. 제안된 메쉬 생성 기법은 다양한 영상 기반 모델링 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.
본 논문은 모바일 그래픽스 응용에 적합한 메쉬 위치정보의 압축 기법을 제시한다. 제시한 기법은 복원 에러를 최소화하기 위한 메쉬 분할 기법과 기존의 방법에서 방생하는 시각적 손상문제를 해결한 지역적 정량화 기법으로 구성된다. 기존 방법에서는 분할된 조각 메쉬들 간의 경계가 벌어지는 시각적 손상문제가 방생하는데, 모든 조각 메쉬의 지역적 양자화 셀이 같은 크기와 정렬된 지역 좌표축을 갖게 하여 이 문제를 해결했다. 제시한 기법은 메쉬를 렌더링할 때 압축된 위치정보를 메모리에서 그래픽스 하드웨어로 전송하여 실시간으로 복원함으로써 모바일 기기의 자원을 절약하는 특징을 갖는다. 압축된 위치정보의 복원을 표준화된 렌더링 파이프라인에 결합이 가능하도록 설계함으로써 조각 메쉬당 한번의 행렬 곱셈으로 복원이 가능하다. 실험에서는 32 비트 부동소수점 수로 표현되는 위치정보를 8 비트 정수로 지역적 정량화하여 70%의 압축률에서 11 비트 전역적 정량화와 대등한 수준의 시각적 품질을 달성했다.
본 논문에서는 3D 파노라믹 가상 환경 생성을 위한 투영기반 메쉬 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 메쉬 모델 생성 기법은 멀티뷰 카메라를 이용해 다수의 시점에서 얻은 실내 환경의 3D 데이터로부터 메쉬 모델을 생성한다. 먼저 미리 보정된 카메라 파라미터를 이용해 입력된 임의의 3D점 데이터를 여러 개의 하위 점군으로 분할한다. 적응적 샘플링을 통해 각 하위 점군으로부터 중복되는 점 데이터를 없애고 새로운 점군을 생성한다. 각각의 하위 점군을 Delaunay삼각화 방법을 통해 메쉬 모델링하고, 인접한 하위 점군의 메쉬들을 통합하여 하나의 메쉬 모델을 생성한다. 제안된 메쉬 모델링 방법은 점군의 분할을 통해 각 부분의 메쉬 모델을 독립적으로 생성하므로 실내 환경과 같은 넓은 영역의 모델링에 알맞다. 또한, 적응적 샘플링을 통해 3D 데이터가 갖는 깊이 정보의 특징을 보존하면서 메쉬 데이터의 크기를 줄인다. 생성된 가상 환경 모델은 가상/증강현실 응용 어플리케이션 등에 적용이 가능하다.
본 논문에서는 곡면 분할 및 텍스쳐 매핑 기법을 적용하여 자유 형상의 삼각 메쉬 위에 텍스쳐 이미지를 이용한 이세 형상 정보를 표현하는 기법에 대한 연구를 하였다. 텍스쳐 이미지 상의 특징 형상을 3차원 메쉬에 표현하기 위해 먼저 삼각 메쉬를 파라미터화(pararneterization)하여 꼭지점의 텍스쳐 좌표를 획득한 후, 이미지의 픽셀 값과 꼭지점의 법선 벡터를 사용하여 메쉬의 형상을 변화시킨다.
숙기가 다른 쌀을 분쇄한 다음 메쉬를 이용한 누적입도분포는 숙기별로 유의적인 차이가 없었으나 60메쉬 또는 80메쉬 통과분은 숙기별로 유의성이 있었다. 쌀알의 경도는 조생종이 가장 컸고, 중만생종이 가장 작았으며 20메쉬 미통과분과 정상관을, 60메쉬 또는 80메쉬 이상 통과분과는 부상관을 보였다. 입도크기별 아밀로그래프 최고점도는 입도가 고울수록 증가하였으나 60메쉬 통과분과 80메쉬 통과분은 유의적인 차이를 보이지 않았다.
병렬과 영역분할을 이용한 폭발하중을 받는 철근콘크리트패널의 손상을 분석하였다. 폭풍파는 극도로 짧은시간 동안에 발생되기 때문에 수치해석을 통한 결과값은 폭풍파의 메쉬크기에 영향을 받는다. 그러므로 폭풍파 메쉬크기의 영향을 분석하기 위해 explicit 유한요소해석 프로그램인 AUTODYN을 이용하여 기존 실험결과와 메쉬크기에 따른 해석결과가 비교되었다. 폭발해석결과 메쉬크기가 작을수록 정확도가 높았으나 수행시간이 증가하여 효율성이 떨어졌다. 추가로 수치해석의 효율성을 높이기 위해 영역별 Euler와 Lagrange 기법을 달리하는 병렬해석이 수행되었다. 결과로, 폭풍파영역에서는 영역분할된 Euler 메쉬를 사용하고 구조물영역에서는 영역 분할된 Lagrange 메쉬를 사용하는 것이 구조물영역에서 영역 분할된 Lagrange 메쉬만을 사용한 것보다 수치효율성이 가장 높았다.
본 논문에서는 주어진 3차원 메쉬의 분할에 $\kappa$-평균군집화 기법을 적용한다. 국부적인 최적의 수렴을 피하고 계산시간을 빠르게 하기 위하여 먼저 주어진 메쉬에 대한 첨예정점들을 인지과학적 측면에서 각각 국부적 전역적 기하 특성을 반영하는 곡률과 볼록성을 분석하여 추출한다. 다음에 추출된 첨예정점들은 그들간의 유클리디언 거리대신 측지거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법의 반복 수렴으로 $\kappa$ 개의 군집으로 분할된다. $\kappa$-평균군집화의 효과성에 매우 중요한 요인은 적절한 $\kappa$의 초기값을 부여하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 $\kappa$의 초기값으로 합리적인 군집 개수를 자동으로 계산한다. 최종적으로 첨예정점들에 속하지 않는 메쉬의 나머지 정점들은 측지거리로 가장 가까이 존재하는 $\kappa$개의 군집에 병합함으로써 메쉬분할이 완성된다.
본 논문에서는 점진적 메쉬의 보다 엄밀한 의미에서의 선택적 세분화 방법을 제안한다. 기존의 선택적 세분화 방법은 정점분할 및 에지붕괴 연산이 수행되기 위해서는 현재의 1-고리 이웃 상황이 점진적 메쉬 분석 단계에 기억해 놓은 1-고리 이웃과 같을 때만 올바로 동작하도록 되어 있는 증가적 방법이다. 이러한 증가적 방법은 메쉬의 부분적 해상도 변경을 하게 되면 인접한 부분의 해상도가 그 부분의 해상도를 좇아가게 되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 점진적 메쉬 표현이 가지는 정점의 계층적 구획화 성질에 기반한 것으로, 원하는 메쉬의 부분에 대해 해상도를 변경할 때, 인접 부분의 정점분할 및 에지붕괴 연산을 초래하지 않아 보다 엄밀한 의미에서의 점진적 메쉬의 선택적 세분화를 수행할 수 있다.
본 논문에서는 메모리, 전원, 화면 크기 등 자원이 제한적인 모바일 시스템에 적합한 대용량 3차원 메쉬 사용자 인터페이스를 소개하고자 한다. 대용량 3차원 메쉬는 분할과 다중해상도 간소화률 실시하여 한 개의 대용량 메쉬를 다수의 작은 데이터 집합으로 재구성하여 컴퓨터 서버에 저장한다. 사용자는 모바일 시스템에서 작은 팝업 창 3차원 미리 보기를 통해 원하는 3차원 메쉬를 선택 할 수 있고 전체화면에서 다중해상도 간소화 메쉬로 관찰 할 수 있다. 간소화 해상도는 멀티 탭 터치 상호작용을 통해 자동조절된다. 또한 더블 탭 터치로 대용량 메쉬의 정교한 원형 부분도 자세히 관찰 할 수 있다. 이러한 계층적인 인터페이스를 통해 모바일 시스템 자원 사용은 최소화하고 사용자와 실시간 상호작용을 통해 대용량 3차원 메쉬의 검색 및 디스플레이가 가능하도록 하였다. 본사용자 인터페이스를 구현한 모바일 3차원 뷰어와 앱 등을 제시하여, 본 인터페이스의 유용성을 보이고자 한다.
본 논문에서는 특징 추출 하모닉 필드(harmonic field)와 비등방 측지선(anisotropic geodesic)을 이용하여 메쉬의 특징 영역을 분할하는 새로운 기법을 제안한다. 기존 대부분의 메쉬 분할 기법들은 경계 영역에 대한 사용자의 명시적인 입력을 요구하지만, 제안된 기법에서는 사용자가 관심 영역의 임의의 정점을 선택하여 직관적이고 편리하게 특징 영역을 분할한다. 사용자가 선택한 정점을 중심으로 오목한(concave) 영역에서 큰 변화를 갖는 하모닉 필드를 생성한다. 생성된 하모닉 필드에서 하나의 등위선(isoline)을 선택하여 초기 분할 경계선을 정하고, 선택된 등위선에서 최적의 특징점을 추출하여 비등방 측지선으로 연결함으로써 최종적인 분할 경계선을 생성한다. 다양한 실험을 통해 제안된 기법이 사용자의 입력에 민감하지 않으며, 특징 영역 분할에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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